Table of Contents
یادگیری سوپرvised یک رویکرد یادگیری ماشین محبوب است که شامل مدل های آموزشی در داده های برچسب شده است، با این حال، تمرین کنندگان اغلب با مشکلات رایج مواجه می شوند که می توانند مانع عملکرد مدل شوند و عیب یابی این مسائل برای توسعه مدل های موثر ضروری است.
Overfit و Underfit
Overfit زمانی اتفاق می افتد که یک مدل اطلاعات آموزشی را به خوبی یاد می گیرد، از جمله سر و صدا، که منجر به تعمیم ضعیف در داده های جدید می شود، زمانی که مدل بسیار ساده برای گرفتن الگوهای اساسی است.هر دو مسائل را می توان با تنظیم پیچیدگی مدل، تنظیم منظم، یا افزایش تنوع داده ها حل کرد.
کیفیت داده ها و مقدار
داده های بی نقص یا ضعیف می تواند به طور قابل توجهی بر دقت مدل تاثیر بگذارد.ارزش های از دست رفته، برچسب های پر سر و صدا یا نمونه های غیر نمایندگی می توانند منجر به نتایج گمراه کننده شوند. جمع آوری اطلاعات تمیز، کلاس های متعادل سازی و تقویت مجموعه داده ها می تواند تقویت مدل را بهبود بخشد.
انتخاب و مهندسی
ویژگی های اضافی یا اضافی می تواند مدل ها را گیج کرده و عملکرد را کاهش دهد.انتخاب ویژگی مناسب، مقیاس پذیری و تبدیل به مدل ها کمک می کند الگوهای معنی دار را یاد بگیرند. تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل جزء اصلی (PCA) یا حذف مجدد ویژگی (RFE) می توانند در این فرآیند کمک کنند.
استراتژی های عیب یابی
برای عیب یابی مسائل، با تجزیه و تحلیل معیارهای مدل و نتایج اعتبار سنجی شروع کنید. تجسم توزیع داده ها و اهمیت ویژگی ها با الگوریتم های مختلف، hyperparameters و مراحل پیش پردازش داده ها برای شناسایی علت ریشه مشکلات.